Background Although it has long been appreciated that ovarian carcinoma subtypes (serous, clear cell, endometrioid, and mucinous) are associated with different natural histories, most ovarian carcinoma biomarker studies and current treatment protocols for women with this disease are not subtype specific. With the emergence of high-throughput molecular techniques, distinct pathogenetic pathways have been identified in these subtypes. We examined variation in biomarker expression rates between subtypes, and how this influences correlations between biomarker expression and stage at diagnosis or prognosis. Methods and Findings In this retrospective study we assessed the protein expression of 21 candidate tissue-based biomarkers (CA125, CRABP-II, EpCam, ER, F-Spondin, HE4, IGF2, K-Cadherin, Ki-67, KISS1, Matriptase, Mesothelin, MIF, MMP7, p21, p53, PAX8, PR, SLPI, TROP2, WT1) in a population-based cohort of 500 ovarian carcinomas that was collected over the period from 1984 to 2000. The expression of 20 of the 21 biomarkers differs significantly between subtypes, but does not vary across stage within each subtype. Survival analyses show that nine of the 21 biomarkers are prognostic indicators in the entire cohort but when analyzed by subtype only three remain prognostic indicators in the high-grade serous and none in the clear cell subtype. For example, tumor proliferation, as assessed by Ki-67 staining, varies markedly between different subtypes and is an unfavourable prognostic marker in the entire cohort (risk ratio [RR] 1.7, 95% confidence interval [CI] 1.2%–2.4%) but is not of prognostic significance within any subtype. Prognostic associations can even show an inverse correlation within the entire cohort, when compared to a specific subtype. For example, WT1 is more frequently expressed in high-grade serous carcinomas, an aggressive subtype, and is an unfavourable prognostic marker within the entire cohort of ovarian carcinomas (RR 1.7, 95% CI 1.2%–2.3%), but is a favourable prognostic marker within the high-grade serous subtype (RR 0.5, 95% CI 0.3%–0.8%). Conclusions The association of biomarker expression with survival varies substantially between subtypes, and can easily be overlooked in whole cohort analyses. To avoid this effect, each subtype within a cohort should be analyzed discretely. Ovarian carcinoma subtypes are different diseases, and these differences should be reflected in clinical research study design and ultimately in the management of ovarian carcinoma.

Background:

 To eliminate cervical cancer in Canada by 2040, defined as an annual age-standardized incidence rate (ASIR) lower than 4.0 per 100 000 women, the Canadian Partnership Against Cancer (CPAC) identified 3 priorities for action: increasing human papillomavirus (HPV) vaccine coverage, implementing HPV-based screening and increasing screening participation, and improving follow-up after abnormal screen results. Our objective was to explore the impact of these priorities on the projected time to elimination of cervical cancer in British Columbia. 

Methods:

 We used OncoSim-Cervical, a microsimulation model led and supported by CPAC and developed by Statistics Canada that simulates HPV transmission and the natural history of cervical cancer for the Canadian population. We updated model parameters to reflect BC's historical participation rates and program design. We simulated the transition to HPV-based screening and developed scenarios to explore the additional impact of achieving 90% vaccination coverage, 95% screening recruitment, 90% ontime screening, and 95% follow-up compliance. We projected cervical cancer incidence, ASIR, and year of elimination for the population of BC for 2023–2050. 

Results:

 HPV-based screening at current vaccination, participation, and follow-up rates can eliminate cervical cancer by 2034. Increasing on-time screening and follow-up compliance could achieve this target by 2031. Increasing vaccination coverage has a small impact over this time horizon. 

Interpretation:

 With the implementation of HPV-based screening, cervical cancer can be eliminated in BC before 2040. Efforts to increase screening participation and follow-up through this transition could potentially accelerate this timeline, but the transition from cytology- to HPV-based screening is fundamental to achieving this goal.

Gastric cancer is common globally and has a generally poor prognosis with a low 5-year survival rate. Targeted therapies and immunotherapies have improved the treatment landscape, providing more options for efficacious treatment. The use of these therapies requires predictive biomarker testing to identify patients who can benefit from their use. New therapies on the horizon, such as CLDN18.2 monoclonal antibody therapy, require laboratories to implement new biomarker tests. A multidisciplinary pan-Canadian expert working group was convened to develop guidance for pathologists and oncologists on the implementation of CLDN18.2 IHC testing for gastric and gastroesophageal junction (G/GEJ) adenocarcinoma in Canada, as well as general recommendations to optimize predictive biomarker testing in G/GEJ adenocarcinoma. The expert working group recommendations highlight the importance of reflex testing for HER2, MMR and/or MSI, CLDN18, and PD-L1 in all patients at first diagnosis of G/GEJ adenocarcinoma. Testing for NTRK fusions may also be included in reflex testing or requested by the treating clinician when third-line therapy is being considered. The expert working group also made recommendations for pre-analytic, analytic, and post-analytic considerations for predictive biomarker testing in G/GEJ adenocarcinoma. Implementation of these recommendations will provide medical oncologists with accurate, timely biomarker results to use for treatment decision-making.